한국교통안전공단(TS)이 자동차검사부터 도로·항공·철도를 폭넓게 아우르는 ‘인공지능(AI) 기반 교통안전 시대’를 열어가고 있다고 30일 밝혔다. 먼저 공단은 지난 10월 13일부터 ‘AI 전담 전문조직’을 신설해 본격 가동 중이다. 세부적으로 이사장 직속 미래전략실을 ‘AI미래전략실’로, 기존 디지털전략실을 ‘AI디지털실’로 각각 확대·개편하고 AI디지털실 산하에는 ‘AI혁신처’를 신설해 조직 개편을 마무리했다. 공단은 연말까지 진행되는 ‘AI 공통 플랫폼 구축 용역’을 통해 AI 대전환을 위한 실행 전략을 구체화 한 중장기 로드맵을 마련할 계획이다. 특히 AI와 디지털기술, 빅데이터 등을 활용해 사고를 예방하는 ‘AI 교통안전 혁신 전략’을 수립한다는 방침이다. 공단은 또 AI 영상 분석 기술을 활용해 운전자의 신호위반과 졸음운전 등 위험 행동을 경고하는 교통안전관리 시범사업을 성공적으로 마무리했다. 이 사업에 참여한 LG전자 창원사업장 통근버스 장거리노선 운전자 안전점수가 48.4점에서 AI 관제 후 82.3점으로 약 70% 향상됐다. 특히 졸음운전은 100% 감소했다. 이어 불법 유턴은 80.3% 감소, 신호 위반은 64.2% 감소, 중앙선 침범은 56.7%, 휴대폰 사용도 44.4% 줄었다. 공단은 AI를 기반으로 한 전기차 배터리 관리체계도 마련했다. 그동안 차량의 성능과 직결되는 핵심 요소인 전기차 배터리 건강상태(SOH)는 검사 결과를 수치로 설명해 운전자가 실제 의미를 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 배터리관리시스템(BMS) 정보를 활용해 차량의 SOH를 분석하고, 차종·연식 등이 비슷한 차량과 비교한 시각자료를 제공해 운전자의 이해를 높였다. 공단은 전기차 검사 결과를 통해 수집한 주행거리, 배터리 충전·방전 이력, 배터리 전압·전류·온도 등 약 20개 항목을 기반으로 정밀 진단·예측 모델링을 개발하기로 했다. 이를 통해 배터리 정비 시기와 정비 예상 비용 등 소비자 맞춤형 정보까지 제공한다. 아울러 공단은 지난 10월 30일 우체국물류지원단과 함께 소포를 배달하는 소형 화물차의 안전 운행과 교통안전 분야 상호 협력을 위한 업무협약을 체결했다. 우체국물류지원단의 업무 차량에 AI 첨단안전장치를 시범 설치해 도로상황과 운전자의 행동을 분석하고, 사고 위험요인이 발생하면 실시간 경보를 통해 교통사고를 예방하도록 했다. AI CCTV로 역사 내 캐리어 낙하 사고도 예방한다. 공단과 공항철도(AREX)는 역사 내 에스컬레이터 이용 시 캐리어 낙하로 인한 안전사고 예방을 위해 ‘객체인식 지능형(AI) 폐쇄회로(CC)TV 기술개발 시범사업’을 공동 추진하기로 했다. 객체인식 지능형 CCTV 기술은 캐리어가 방치되거나 떨어지는 상황을 실시간으로 감지한다. 위험한 상황이 발생하면 즉시 스피커를 통해 “위험! 캐리어를 꽉 잡아주십시오” 등 구체적인 경고 방송을 송출한다. 공단은 여행객과 수하물 비중이 높은 공항철도에 이번 기술을 시범 적용해 데이터를 축적하고, 향후 국토교통부와 철도 운영기관과 협의해 KTX 등 전국 주요 철도역사로 확대 적용할 계획이다. 공단은 “교통안전체계의 인공지능 대전환으로 이용자 중심의 정밀한 교통안전망을 구축해 나가 국민이 안전한 교통환경을 구축할 것”이라고 강조했다.

무기 수출 제한 규정 완화를 추진하는 일본 정부가 방위장비 수출을 전담할 새 조직 신설을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 방위산업을 국가 성장 전략의 축으로 삼겠다는 구상으로 수출 후 유지·정비까지 국가가 뒷받침해 중국을 견제하고 우방국과의 방산 협력을 강화하려는 목적이 깔려 있다. 마이니치신문은 복수의 정부·여당 관계자를 인용해 일본 정부가 방위성 산하 방위장비청에 방위장비 수출 촉진과 수출 후 수리, 부품 교환 등 유지관리 업무를 담당할 조직 신설을 검토 중이라고 30일 보도했다. 새 조직은 ‘방위장비 이전 3원칙’ 운용지침 개정 이후 출범할 예정이다. 신문은 “일본은 방산 수출 실적이 부족하다”며 “신설 조직을 통해 점검과 보수 등 ‘백업 체제’를 강점으로 내세워 수출 확대를 뒷받침하려는 구상”이라고 분석했다. 일본은 헌법 9조의 ‘평화주의’에 근거해 오랫동안 무기 수출을 사실상 금지해 왔으나, 제2차 아베 신조 정권 시절인 2014년 방위장비 이전 3원칙을 마련해 구난·수송·경계·감시·소해(바다의 기뢰 등 위험물을 없앰) 등 5가지 비전투 용도에 한해 수출을 허용하기 시작했다. 이후 공동개발이나 라이선스 보유국에 대한 수출 등 예외 규정을 늘렸지만 제한 규정 탓에 여전히 수출이 어렵다는 불만이 방산업계를 중심으로 제기돼 왔다. 이에 일본 다카이치 사나에 내각은 방위장비 이전 3원칙이 규정한 5가지 수출 가능 용도 제한을 내년 봄까지 폐지하겠다는 방침을 세웠다. 이런 방향은 2026년 말 수립 예정인 국가안전보장전략 등 이른바 ‘안보 3문서’ 개정에도 반영될 예정이다. 다만 방산 수출 확대가 군사력 증강, 나아가 ‘군사 대국화’로 비칠 수 있다는 우려도 일본 안팎에서 제기된다. 한편 닛케이신문은 정부가 새 ‘안보 관련 3문서’에서 ‘방위’를 성장 전략의 핵심 산업으로 명확히 위치시킬 계획이라고 이날 전했다. 특히 드론과 인공지능(AI) 등 현대전에 필요한 기술을 민간 산업과 연결해 군비 강화와 산업 육성을 동시에 추진하는 내용이 담길 것으로 보인다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

최양희 한림대 총장인재들에게 맞는 고액 연봉사회적 위상·연구 환경 주면외국으로 나가지 않아바이오·헬스케어 분야반도체처럼 육성해야박인규 과기부 혁신본부장기초 연구 인재들어떤 산업도 적응 가능애플·MS 美대기업처럼지방에 골고루 있다면지역 인재 모여들 것윤성로 서울대 교수우수한 인재들 줄어들면 기업 경쟁력까지 약해져대학 인프라 매우 열악학생들 연구 제대로 못 해 기업의 기부 문화 절실인공지능(AI), 양자 과학, 바이오, 로봇 등 첨단 전략기술 분야 경쟁력을 확보하기 위해 전세계 각국이 치열한 두뇌 획득 경쟁을 벌이고 있다. ‘세계의 공장’으로 불렸던 중국은 진공청소기처럼 인재를 빨아들여 국가가 거대한 연구소처럼 움직이고 있으며, 일본은 올해도 노벨과학상 수상자를 2명이나 배출하면서 확고한 아시아 기초과학 맹주 자리를 지키고 있다. 반면 우리나라는 고질적인 이공계 인력 부족 문제, 거기다 윤석열 정부 당시 연구개발 예산 삭감 사태 등으로 과학기술 생태계가 흔들리고 있다는 위기감이 높아지는 게 현실이다. 서울신문은 과학기술인재 육성이란 주제로 지난 17일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘과학기술인재육성 죄담회’를 열었다. 안준모 고려대 행정학과 교수 사회로 최양희 한림대 총장(전 미래창조과학부 장관), 박인규 과학기술정보통신부 과학기술혁신본부장, 윤성로 서울대 전기·정보공학부 교수가 미래 한국의 과학기술 경쟁력을 끌어올리기 위한 인재 양성과 과학기술 기반 확보 방안을 주제로 다양한 논의를 했다. -거시적 방향성에 관해서 묻고 싶다. 우리나라에 어떤 인재상이 필요하고, 어느 분야에 과학기술 인재가 필요하다고 보나. 최양희 한림대 총장(이하 최 총장) “어렵고 복합적인 질문이다. 일단 기술과 산업적 관점으로 봤을 때 어떤 인재를 확보해야 하는지 알려면 10년, 20년 뒤에 우리가 그걸 안 했을 때 어떤 불이익이 있을지 생각해야 한다. 모든 산업 분야의 핵심 기초 기술이고 파급효과가 크다면, 전적으로 외국에 의존하면 국가의 주권이나 안보가 위험해질 수 있다. 그런 대체할 수 없는 분야는 어떻게든 해야 한다. 요즘은 파급효과와 함께 융합 가능성도 봐야 한다. 우리나라는 정보기술(IT) 분야 중에서도 반도체 분야는 세계적인 경쟁력을 가진 만큼 절대 놓쳐서는 안 된다. 한국에서 고급 인력이 가장 많이 가는 분야가 의료 분야이기 때문에, 바이오, 헬스케어 분야를 반도체에 이어 두 번째 주력 분야로 잡아 나가는 게 좋다고 본다.” 박인규 과학기술혁신본부장(이하 박 본부장) “과학은 지식을 창출하고, 기술은 그 지식을 이용해 부를 창출한다. 그 돈을 다시 기초과학에 투자해서 지식을 만드는 선순환 구조를 만들어야 한다. 이재명 정부 슬로건이 ‘기술 주도 성장’, ‘모두의 성장’이다. AI나 에너지 같은 전략기술 분야로 3분의 2 정도 예산이 집중된다. 거기에 맞춰서 인재를 육성해야 한다. 한편으로는 미래는 쉽게 예측하기 어렵고, 주도산업도 자주 바뀐다는 점을 명심해야 한다. AI라는 게 이렇게 빨리 다가올 줄 알았나. 기초 연구 인재는 특정 산업에 바로 투입되는 인력이 아닌 어떤 산업이 오더라도 써먹을 수 있도록 변신할 수 있는 인재이니만큼 미래를 위해서는 두 측면의 인재가 모두 중요하다.” -우리나라는 우수 인재들이 의대에 관심을 갖거나, 실리콘밸리처럼 연봉이나 근무 환경이 훨씬 우수한 외국으로 눈을 돌리는 경우가 많아 세계 최고 수준의 AI 인재가 부족하다는 지적이 많다. 인재 수급 불균형에 대해 어떻게 대응해야 하나. 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(이하 윤 교수) “내가 대학에서 AI 분야를 연구하고 학생을 교육하다보니, 그런 문제를 피부로 느끼고 있다. 학교나 연구소, 기업도 마찬가지지만 연구개발과정에서 기술적 난제에 부딪히면 단박에 해결해주는 사람들이 있다. 과거에는 공대에 우수한 학생들이 많이 몰렸지만 지금은 그렇지 않다. 인재 층이 얇아지다 보니 기업 경쟁력을 확보하거나, 연구논문의 핵심 아이디어를 내는 경우가 이전보다 많이 약해졌다. 학교, 연구소 뿐만 아니라 기업에서도 비슷한 상황에 직면한 것으로 알고 있는데, 결국 국가 경쟁력 약화로 이어질 것이 불 보듯 뻔하다. 의대 쏠림 때문이라는 이야기도 있지만 꼭 그렇게 보지는 않는다. 의대 집중 현상이 바이오메디컬 분야 발전의 원동력이 될 수도 있다. 의대에 가더라도 과학기술에 관심을 갖고 의사 과학자를 꿈꾸는 이들도 의외로 많다. 이들을 자연스럽게 연구 현장으로 끌어들이는 정책이 필요하다.” 박 본부장 “학부모나 학생들이 의대 진학을 하려는 이유는 의대를 나오면 인턴, 레지던트를 끝내고 대학교수나 대형 병원, 또는 병원 개업으로 이어져 진로에 대해 예측이 쉽기 때문이다. 과학기술 분야는 다르다. 우수한 학생이라도 과학고에 입학하고, 카이스트 같은 과학기술특성화대에 가고 대학원에 진학하고 교수가 되던지, 기업으로 가든지 하는 모든 과정에서 탈락하는 사람들이 많다. 이런 진로 불안정성이 과학기술 쪽으로 진로를 정하는 걸 주저하게 만드는 요인이 되는 것 같다. 과학기술 공부를 열심히 하면 얼마든지 좋아하는 연구를 평생 할 수 있다는 믿음을 주는 것이 필요하다.” -다른 선진국들의 인재 육성 정책에서 우리가 배워야 할 건 무엇일까. 최 총장 “한국이 ‘AI 3대 강국’이 되기 위해서는 ‘3력’이 필요하다. 바로 ‘인력·실력·전력’이다. 중국을 미국보다 AI 반도체 성능이 떨어진다고 하면 엄청나게 많은 인재가 관련 연구에 투입돼 기술적 열세를 극복한다. 어려운 문제를 끝까지 물고 늘어지는 과학자의 도전 의식, 열악한 상황을 극복하는 정신이 필요한데, 요즘 우리에게서는 찾아보기 힘들다. 돈과 연구자에 대한 사회적 위상, 연구할 환경이 제공되어야 우수 인재들이 외국으로 나가지 않는다. 중국으로 사람들이 몰리는 이유는 간단하다. 이 세 가지를 다 해주기 때문이다. 중국 기업은 연구자에게 연봉 100만 달러를 턱턱 내주고, 미국에서도 과학기술 인재 연봉은 수십만 달러에 이른다. 그렇지만 한국에서는 박사 학위를 받은 뒤 기업에 들어가도 1~2억원 받기 어렵다. 그렇기 때문에 요즘 우리나라 인재들이 외국으로 나가는 것이다. 그걸 애국심이 없다고 비난할 문제가 아니다. 우리도 반도체 최고 전문가들한테 연봉을 5억~10억원씩 준다면 2~3년만 지나도 우수 인재가 반도체 분야로 몰리는 나라가 될 것이다.” 윤 교수 “AI 인재 육성에 국가적인 자원이 들어가고 있는데 우리 연구실을 포함해서 주변을 보면 의외로 AI 인재들이 박사 과정을 마친 뒤에도 갈 곳이 없다는 한탄이 나온다. 그래서 50~75% 정도는 학위를 받은 뒤 곧바로 취업을 못 하는 상황이 벌어지기도 한다. 우리 우수 인재들이 외국으로 갈 수밖에 없는 것은 눈높이 차이로 볼 수도 있겠지만, 기업들이 AI 전공자들을 받아주는 숫자가 급감하고 있기 때문일 수도 있다. 이런 문제가 풀리지 않으면 과학기술 생태계 선순환은 사실상 어렵다고 봐야 한다.” -AI가 연구 개발의 효율성을 높이는 건 분명하지만 학생들이 제대로 학습할 기회를 잃게 만드는 것도 사실이다. AI는 인재 육성의 측면에서 득일까 실일까. 박 본부장 “무조건 득이 된다고 본다. 과거 80년대에는 이공계 학생들이 공학용 계산기를 쓸 때나, 90년대 인터넷으로 자료를 검색할 때 걱정하는 사람들이 많았다. 그런데, 어느 순간 컴퓨터는 정보검색과 연구에서 필수 도구가 됐다. 결국 AI도 과학과 공학 연구에서 공학용 계산기나 인터넷 같은 도구가 될 것이다. 인간은 그 도구를 이용해서 한 걸음 더 도약하는 계기가 되지 않을까 생각된다.” 윤 교수 “득과 실을 물으면 득이 될 수밖에 없다고 생각한다. 물론 실도 있다. 생성형 인공지능 챗GPT가 상용화되기 시작한 게 2022년인데, 그때부터 취업률 분석을 해보면 4년제 졸업자들의 취업률이 2022년 이후에 계속 감소하고 있다. 초급 엔지니어나 사무직들이 영향을 받는 건 분명하다. 흔히 ‘어쏘 변호사’라는 소속 변호사들의 수요가 급감하고, 엔터테인먼트 쪽도 마찬가지라고 한다. 없어지는 것만큼 새로 생기는 직업도 있는 만큼 우리가 역량을 다른 식으로 어떻게 가져가야 할지 고민해봐야겠지만, 인공지능은 과학기술 발전이나 인재 양성 측면에서 결국 득이 될 것이다.” -현대 과학기술 발전을 이끄는 중요한 축이 기업이다. 사실 이 좌담회도 호반그룹이 이공계 우수 인재 양성을 위한 ‘K-과학인재 아카데미’ 출범을 앞두고 열린 것이다. 대학생 대상으로 과학 경연대회도 하고, 중고등학교 과학 영재들한테는 여름 캠프를 열고, 해외 연구소 탐방, 장학금 지급 등도 계획하고 있다. 기업들은 과학기술 인재 육성을 위해서 어떤 역할을 할 수 있을까. 박 본부장 “미국을 보면 애플이나 거대 기술중심 기업들은 캘리포니아에 많다. 마이크로소프트나 아마존은 워싱턴에 있고, GM은 미시간에, 테슬라는 텍사스에 있다. 이렇게 정보 기술 대기업이 지역별로 골고루 있고, 해당 지역에 인력 확보가 가능한 대학들이 있다. 그런 환경에서 우수 인재들이 자연스럽게 나오고, 지역 균형 발전이 가능한 것이다. 이런 측면에서 지금 우리가 시급하게 해야 할 건 정보 기술 분야 대기업이 지방에도 만들어져야 하고, 그 지역 대학들과 클러스터(산학협력단지)를 구성해서 인재들이 모여들 수 있게 환경을 조성하는 것이다.” 윤 교수 “서울대만 놓고 보면 1990년대까지만 해도 국내 굴지의 기업들이 기부한 건물들이 많았다. 하지만 지금은 상황이 달라졌다. 세제 지원도 있어야겠지만, 대학의 인프라가 굉장히 열악하기 때문에 기업들의 기부 문화 활성화를 통해 우수한 학생들이 연구할 수 있는 인프라 구축에도 많이 나섰으면 좋겠다.”

2009년 여름, 무거운 정적이 감돌던 지방의 한 정신병원 폐쇄 병동. 창살 사이로 들어오던 이른 아침의 햇살은 화장실 바닥에 쓰러져 있는 한 남자를 비추고 있었다. 그는 이곳에 입원 중이던 40대 남성 환자 K씨(41)였다. 발견 당시 그는 이미 숨이 끊어진 상태였다. 불과 일주일 전, 사회복지시설에서 알 수 없는 이상 행동을 보여 급히 이곳으로 이송된 환자였다. 의료진이 다급히 달려왔지만, 그의 심장은 다시 뛰지 않았다. 현장은 기이했다. 단순히 병사(病死)로 처리하기에는 석연치 않은 점들이 너무나 많았다. K씨의 환자복과 온몸은 마치 물통에 빠졌다가 나온 사람처럼 흠뻑 젖어 있었다. 더욱 수상한 것은 시신 곳곳에 남겨진 흔적들이었다. 젖은 옷을 걷어내자 가슴과 배, 등, 허리에 이르기까지 시퍼런 멍 자국이 선명하게 드러났다. 병원 관계자들 사이에서 수군거림이 퍼져나갔다. 폐쇄 병동이라는 특수한 공간, 통제되지 않는 환자들, 그리고 억압적인 환경. 담당 검사는 병원 내에서 환자 간의 다툼이나 직원들에 의한 구타, 가혹행위가 있었을 가능성을 강하게 의심했다. 단순 변사로 종결할 수 없는 사건이었다. 검사는 즉각적인 부검을 지시했다. 진실을 밝히기 위해 메스가 필요한 순간이었다. 미궁에 빠진 부검실… “외상은 치명상이 아니다”다음 날 오전, 국립과학수사연구원의 부검실에는 팽팽한 긴장감이 감돌았다. 법의관들이 K씨의 시신을 둘러쌌다. 시신은 사후 강직으로 인해 팔꿈치부터 무릎관절까지 딱딱하게 굳어 있었다. 등 쪽에는 사후에 혈액이 중력에 의해 아래로 쏠리며 생기는 암적색 시반(屍班)이 넓게 퍼져 있었다. 육안 검사에서 확인된 멍 자국들은 예사롭지 않았다. 법의관이 해당 부위를 절개하자 피하출혈이 확인됐다. 분명 외부의 물리적 충격이 있었음을 시사하는 증거였다. 수사팀의 예상대로 타살의 심증이 굳어지는 듯했다. 그러나 정밀 검사가 진행될수록 법의관들의 표정은 의문으로 가득 찼다. “이상합니다. 멍과 출혈이 있긴 하지만, 사람을 죽음에 이르게 할 정도의 치명상은 아닙니다. 두개골 골절도, 장기 파열도 없어요.” 직접적인 사인이 될 만한 결정적인 외상이 없었다. 그렇다면 건강하던 40대 남성이 하룻밤 사이에 급사한 원인은 무엇인가. 타살이 아니라면 독살인가, 아니면 급성 심장마비인가. 수사는 다시 원점으로 돌아가는 듯했다. 시신이 말하는 진실, “나는 육지에서 익사했다”진실은 K씨의 부검을 시작한 후에서야 비로소 그 충격적인 실체를 드러내기 시작했다. 복강을 연 순간, 부검의들은 눈을 의심했다. 그곳에 드러난 장기들의 상태는 상식 밖이었다. K씨의 뇌와 허파는 비정상적으로 팽창해 있었다. 마치 물을 잔뜩 머금은 스펀지처럼 부풀어 올라 두개골과 늑골을 안에서부터 강하게 압박하고 있었다. 위장, 간, 소장, 대장 등 소화기관은 물론이고 복부의 막과 벽까지 심각한 부종상태였다. 장기 하나하나가 터질 듯이 부어올라 본래의 형체를 알아보기 힘들 지경이었다. 더욱 충격적인 것은 뱃속에서 쏟아져 나온 액체의 양이었다. 복강 내에 고인 복수와 장기 조직 사이사이에 스며든 부종액을 합치자 무려 3리터가 넘는 양이 배출됐다. 피가 아니었다. 맑고 투명한 액체였다. 그것은 마치 깊은 강물에 빠져 숨진 익사체에서나 볼 수 있는 수준의 수분량이었다. 멀쩡한 병원 화장실에서 사망한 사람의 몸속이 왜 익사체처럼 물로 가득 차 있었을까. 콩팥과 요로 역시 퉁퉁 부어 제 기능을 상실한 지 오래였다. 인체의 배수 시스템이 완전히 붕괴된 상태였다. 결정적인 단서는 안구를 채우고 있는 투명한 물질인 ‘유리체액’ 검사에서 나왔다. 검사 결과 K씨의 체내 나트륨 수치는 102mEq/ℓ에 불과했다. 정상인의 나트륨 수치가 135~145mEq/ℓ이며, 120mEq/ℓ 밑으로만 떨어져도 생명이 위독해진다는 점을 고려하면, K씨의 혈액은 사실상 ‘맹물’에 가까울 정도로 묽어져 있었던 것이다. 법의학적 퍼즐이 맞춰졌다. 폭행도, 독극물도 아니었다. K씨를 죽음으로 몰고 간 범인은 바로 그가 밤새도록 화장실에서 들이켰던, 생명의 근원이라 믿었던 ‘물’이었다. 미국 캘리포니아의 비극과 오버랩되다이 믿기 힘든 죽음은 2007년 미국에서 발생한 제니퍼 스트레인지(당시 28세) 사건을 떠올리게 한다. K씨의 죽음과 놀라울 정도로 닮아있는 이 사건은 ‘물’이 가진 공포를 전 세계에 각인시킨 바 있다. 2007년 1월 12일, 미국 캘리포니아주 새크라멘토의 한 라디오 방송국. ‘아침의 광란’이라는 프로그램 녹화 현장은 열기로 가득 찼다. 이날의 이벤트는 ‘위(Wii)를 위해 소변을 참아라(Hold Your Wee for a Wii)’라는 다소 엽기적인 게임이었다. 우승 상품은 당시 아이들에게 폭발적인 인기를 끌던 닌텐도 게임기였다. 세 아이의 엄마였던 제니퍼는 아이들에게 최고의 선물을 주기 위해 이 위험한 도전에 나섰다. 규칙은 가혹했다. 3시간 동안 화장실을 가지 않고 15분마다 제공되는 물을 남김없이 마셔야 했다. 제니퍼는 초인적인 의지로 버텼다. 그녀가 마신 물의 양은 무려 7.5리터. 하지만 안타깝게도 그녀는 2등에 그쳤다. 게임이 끝난 직후, 그녀의 배는 임산부처럼 부풀어 올라 있었다. 그녀는 방송국 직원들에게 “머리가 깨질 것같이 아프다”고 호소했다. 집으로 돌아가는 길 내내 구토가 이어졌다. 그리고 몇 시간 뒤, 그녀는 자택 화장실 앞에서 쓰러진 채 발견됐고 영원히 깨어나지 못했다. 부검 결과 그녀의 사인 역시 K씨와 동일했다. 사인은 ‘물 중독’이었다. 삼투압의 역습, 뇌가 붓고 심장이 멈춘다도대체 물은 어떻게 사람을 죽이는가. 우리가 흔히 ‘건강을 위해 하루 2리터 이상 마시라’고 권장받는 그 물이 왜 살인 흉기가 되는 것일까. 그 원리는 과학 교과서에 나오는 ‘삼투압’ 현상에 있다. 우리 몸의 세포는 적절한 농도의 전해질(나트륨, 칼륨 등) 균형을 유지해야 생존할 수 있다. 그런데 단시간에 맹물이 대량으로 유입되면 혈액 속의 나트륨 농도가 급격히 옅어진다. 이때 우리 몸의 세포는 농도 평형을 맞추기 위해, 묽어진 혈액 속의 수분을 세포 안으로 빨아들인다. 세포가 물을 먹고 팽창하는 것이다. 이 과정에서 가장 치명적인 타격을 입는 곳이 바로 ‘뇌’다. 팔다리의 근육이나 피부 세포는 부풀어 올라도 공간의 제약이 적어 생명에 당장 지장을 주지 않는다. 하지만 뇌는 다르다. 뇌는 ‘두개골’이라는 단단하고 폐쇄된 뼈 상자 안에 갇혀 있다. 뇌세포가 수분을 흡수해 부풀어 오르면 갈 곳 없는 뇌 조직은 뇌압을 급격히 상승시킨다. 팽창한 뇌는 결국 호흡과 심장 박동을 조절하는 생명 중추인 뇌간을 압박하게 된다. 초기에는 제니퍼가 겪었던 것처럼 극심한 두통과 구역질, 현기증이 나타나지만, 한계점을 넘으면 호흡 곤란, 의식 소실, 혼수상태에 빠지게 되고 결국 사망에 이른다. K씨의 부검 당시 뇌와 장기가 비정상적으로 부어 있었던 이유가 바로 여기에 있었다. 또한, 전해질의 불균형은 심장에도 치명적이다. 나트륨과 칼륨은 심장 근육이 전기 신호를 만들어 뛰게 하는 연료와 같다. 이 농도가 깨지면 심장이 불규칙하게 뛰는 부정맥이 발생해 돌연사할 수 있다. 범인은 ‘통제 불능의 갈증’국립과학수사연구원은 K씨의 사인을 ‘급성 수분 중독’으로 최종 결론지었다. 이후 경찰 조사에서 결정적인 증언이 확보됐다. “K씨가 화장실에서 바가지로 쉴 새 없이 많은 양의 물을 퍼 마시는 것을 보고 말린 적이 있다.” 동료 환자의 진술이었다. K씨는 정신질환자 일부에게서 나타나는 ‘다음증(多飮症, Psychogenic Polydipsia)’을 앓고 있었던 것으로 추정된다. 뇌의 시상하부가 고장 나 갈증이 해소되지 않는 병이다. 통계에 따르면 만성 정신질환자의 6~17%가 이 증세에 시달린다. 그는 목마름이라는 본능적인 고통을 이기지 못해 스스로를 죽이는 독배를 들이킨 셈이었다. 그러나 전문가들은 이것이 비단 환자들만의 문제가 아니라고 경고한다. 제니퍼 스트레인지의 사례처럼, 건강한 일반인도 잘못된 상식과 무모한 객기로 인해 언제든 물 중독의 희생자가 될 수 있다. 국과원 관계자는 “우리 몸의 신장(콩팥)이 물을 걸러내 소변으로 배출하는 능력에는 명확한 한계가 있다. 일반적으로 건강한 성인이라도 시간당 0.8~1리터 이상의 물은 처리할 수 없다”고 설명했다. 이 속도를 넘어선 물 섭취는 체내에 물 폭탄을 터뜨리는 것과 다름없다. 무더운 날씨나 격렬한 운동 후 땀을 많이 흘린 뒤 맹물만 벌컥벌컥 들이켜는 행위는 매우 위험하다. 땀으로 이미 나트륨이 빠져나간 상태에서 수분만 공급되면 저나트륨혈증이 가속화되기 때문이다. 전문가들은 “갈증이 심할 때는 물을 한꺼번에 마시지 말고 조금씩 나눠 마셔야 하며, 격렬한 운동 후에는 이온 음료나 약간의 소금을 곁들여 전해질을 보충하는 것이 물 중독을 막는 지혜”라고 조언한다. 2009년 여름, 폐쇄 병동 화장실에서 발생한 K씨의 고독하고 기이한 죽음. 그리고 게임기를 위해 물을 마시다 숨진 제니퍼의 비극. 이 사건들은 우리에게 ‘과유불급(過猶不及)’의 서늘한 교훈을 남겼다. 생명을 유지하는 가장 소중한 물질인 물조차도, 도를 넘어서는 순간 가장 위험한 살인 흉기로 돌변할 수 있다. 당신이 지금 무심코 마시는 그 물 한 잔, 과연 당신의 몸은 받아들일 준비가 되어 있는가.

최근 MBC 예능 프로그램 에 출연한 한 가수가 가요계의 전설 남진을 언급하며 30여 년 전 세상을 떠들썩하게 했던 사건 하나를 소환했다. 바로 1989년 발생한 ‘남진 피습 사건’이다. 방송을 통해 이 사건이 다시 회자되면서 대중은 당대 최고 스타가 겪었던 끔찍한 테러에 놀라움을 금치 못했다. 하지만 이 사건에는 우리가 단순히 ‘조폭의 습격’ 정도로만 알고 넘어가서는 안 될, 범죄학적으로 매우 중요한 ‘흔적’이 남아 있다. 범인들은 왜 하필 심장이나 복부가 아닌 ‘허벅지’를 노렸을까. 이 질문에 대한 답을 찾는 과정은 곧 조직폭력배들의 잔혹하고도 지능적인 범죄 심리를 파헤치는 일과 맞닿아 있다. 1989년 타워호텔의 밤, 스타를 덮친 검은 그림자1989년 11월 4일 당시사건현장으로 돌아가보자. 당시 43세였던 가수 남진은 서울 중구 장충동 타워호텔 나이트클럽에서 공연을 마치고 주차장으로 향하고 있었다. 화려한 무대 뒤편의 어둠 속에서 건장한 20대 남성 3명이 그의 뒤를 밟았다. 남진이 승용차 뒷좌석 문을 열고 오르려는 찰나, 그들 중 한 명이 품 속에서 예리한 흉기를 꺼내 들었다. 망설임은 없었다. 칼날은 남진의 왼쪽 허벅지를 깊숙이 파고들었다. 순식간에 벌어진 일이었다. 남진은 곧바로 인근 순천향병원으로 이송되어 긴급 수술을 받았고, 천만다행으로 생명에는 지장이 없었다. 다음 날 조간신문 사회면에는 ‘남진 피습’ 기사가 실렸다. 하지만 기사의 비중은 생각보다 크지 않았다. 당시 언론과 수사기관은 범인이 치명적인 급소가 아닌 허벅지를 공격했다는 점을 들어, 살해 의도보다는 단순히 공포심을 심어주기 위한 ‘린치’나 ‘경고’ 목적이 컸다고 판단했기 때문이다. 대중들 역시 “겁만 주려다 다친 모양”이라며 가슴을 쓸어내렸다. 사건은 그렇게 잊히는 듯했다. 법의학의 반론 “허벅지 공격은 고도로 계산된 살인 기술”그러나 법의학자들과 강력계 베테랑 형사들의 시각은 전혀 다르다. 그들은 조폭들의 이른바 ‘허벅지 테러’가 우발적이거나 단순한 위협용이 아니라고 입을 모은다. 오히려 칼을 전문적으로 다룰 줄 아는 ‘꾼’들이 구사하는 가장 악랄하고 지능적인 살인 수법이라는 것이다. 허벅지 공격이 위험한 이유는 해부학적 구조에 있다. 인간의 허벅지 안쪽 깊숙한 곳에는 심장에서 뿜어져 나오는 막대한 양의 혈액을 다리로 공급하는 ‘대퇴동맥’이 자리 잡고 있다. 이 동맥은 우리 몸의 생명선과도 같다. 만약 흉기가 근육을 뚫고 들어가 대퇴동맥을 단 1mm라도 건드려 파열시킨다면, 피해자는 걷잡을 수 없는 과다출혈 상태에 빠진다. 의학적으로 건강한 성인 남성이라도 전체 혈액의 20~30%를 쏟으면 생명이 위태로워진다. 대퇴동맥이 절단될 경우, 분수처럼 솟구치는 피를 지혈하기란 현장에서 거의 불가능에 가깝다. 결국 피해자는 병원에 도착하기도 전에 ‘실혈성 쇼크’로 사망에 이르게 된다. 과거 사례들이 이를 증명한다. 1992년 4월 전주 완산구의 한 당구장에서 발생한 조직폭력배 살인 사건이 대표적이다. 당시 경쟁 조직원들은 피해자의 양쪽 허벅지를 10여 차례 찌르고 도주했다. 피해자는 그 자리에서 과다출혈로 사망했다. 2003년 서울 논현동 포장마차 살인사건 역시 채권 문제로 다투던 가해자가 피해자의 허벅지를 흉기로 공격했고, 피해자는 이송 도중 숨을 거뒀다. 두 사건 모두 범인은 ‘허벅지’를 노렸고, 결과는 ‘사망’이었다. ‘살인의 고의’를 부정하려는 사법적 꼼수더욱 소름 끼치는 점은 범죄자들이 허벅지를 공격 목표로 삼는 진짜 이유가 ‘법망을 피하기 위함’이라는 분석이다. 국립과학수사연구원 관계자의 과거 인터뷰에 따르면, 조폭들이 개입된 테러 사건일수록 자상이 허벅지에 집중되는 경향이 있다. 이는 상대를 확실하게 무력화시키거나 사망에 이르게 할 수 있는 치명타를 가하면서도, 추후 재판 과정에서 빠져나갈 구멍을 만들기 위해서다. 만약 가슴이나 목을 찔러 사람이 죽으면 ‘살인의 고의성’이 명백하게 인정되어 살인죄로 중형을 피하기 어렵다. 하지만 허벅지를 찔러 사람이 죽었을 경우, 가해자들은 법정에서 이렇게 항변한다. “죽일 생각은 없었습니다. 단지 겁만 주려고 다리를 찔렀는데 운이 나빠 동맥이 끊어진 것입니다.” 이 변명이 받아들여지면 살인죄가 아닌 ‘상해치사’ 혐의가 적용되어 형량이 대폭 줄어들 수 있다. 즉, 상대를 제거하고 싶다는 ‘살의(殺意)’는 달성하되, 그에 따른 법적 책임은 ‘과실’로 위장하려는 고도의 계산이 깔린 범죄가 바로 ‘허벅지 테러’인 셈이다. 검찰이 최근 이러한 유형의 범죄에 대해 살인 미수나 살인죄를 적극적으로 적용하며 처벌을 강화하고 있는 이유도 여기에 있다. 5mm가 가른 생사, 그리고 용서남진 피습 사건 역시 자칫하면 비극적인 결말을 맞을 뻔했다. 남진은 훗날 인터뷰에서 당시의 아찔했던 상황을 회고하며 “하늘이 도왔다”고 표현했다. “흉기가 허벅지를 관통했는데 대동맥을 불과 5mm 비껴갔습니다. 만약 그 5mm를 더 파고들어 동맥이 끊겼다면 저는 그날 죽었을 겁니다. 저에게도, 또 가해자에게도 천만다행인 순간이었죠.” 대동맥을 아슬아슬하게 비껴간 칼날 덕분에 그는 목숨을 건질 수 있었고, 이후 가해자를 용서하며 형님·동생 사이로 지낸다는 대인의 면모를 보였다. 하지만 그 관용과는 별개로, 당시 가해자가 휘두른 흉기에 담겨있던 위험성은 결코 가볍지 않았다. 범죄는 흔적을 남긴다영화 속 부검의들은 시신에 남은 자상을 보며 “전문가의 솜씨”라고 말하곤 한다. 하지만 현실의 법의학자들은 “진짜 전문가는 살인을 직업으로 삼는 영화 속 킬러가 아니라, 법의 맹점을 파고드는 자들”이라고 말한다. 남진 피습 사건의 흔적인 왼쪽 허벅지의 흉터는 단순한 상처가 아니다. 그것은 타인의 생명을 담보로 자신의 이익을 취하면서도, 교묘하게 법의 심판을 피하려 했던 조직폭력배들의 비겁하고 잔인한 습성을 증언하는 ‘역사적 흔적’이다.

전남 나주의 한 종오리 농장에서 발생한 조류인플루엔자(AI)가 고병원성으로 최종 확인되면서 방역당국이 추가 확산 차단에 총력을 기울이고 있다. 전남도는 지난 24일 나주시의 한 종오리 농장에서 채취한 시료를 정밀 검사한 결과 고병원성 조류인플루엔자로 확진됐다고 26일 밝혔다. 도는 확진 직후 초동방역팀을 투입해 해당 농장 출입을 전면 통제하고 긴급 소독을 실시했다. 또 발생 농장을 중심으로 반경 10㎞를 방역지역으로 설정해 가금류 이동을 제한하고, 인근 농가를 대상으로 전화예찰과 임상 관찰을 강화하고 있다. 항원이 검출된 농장의 오리 6000마리는 전량 살처분됐으며, 인접한 가족농장에서도 예방적 살처분이 이뤄졌다. 전남도는 방역지역 내 가금농가를 대상으로 집중 소독과 점검, 정밀검사를 병행하며 추가 발생 가능성 차단에 주력하고 있다. 특히 철새 도래지와 인접 농가를 중심으로 방역 관리 수위를 한층 높인다는 방침이다. 박현식 전남도 농축산식품국장은 “야생조류와 가금농장에서 고병원성 조류인플루엔자가 잇따라 검출되는 매우 위험한 상황”이라며 “가금농가에서는 전실 출입, 차량·인원 소독 등 핵심 방역 수칙을 철저히 준수해 달라”고 당부했다. 한편 고병원성 조류인플루엔자는 현재까지 전국에서 21건이 발생했으며, 전남에서는 영암과 나주 등지에서 모두 3건이 확인됐다.

보안 합성데이터 및 AI 프라이버시 전문 기업 큐빅(CUBIG)이 공공기관의 개인정보 영향평가 수행 안내서 개정(2025.10)과 개인정보 유출 사고 급증에 맞춰 공공ㆍ금융기관이 합성데이터를 활용해 영향평가와 AI 도입을 동시에 추진할 수 있는 인프라 솔루션 DTS(Data Transform System) 기반 대응 전략을 공개했다. 개인정보보호위원회에 따르면 2025년 1월부터 9월까지 접수된 개인정보 유출 신고 건수는 311건으로 이미 전년도 전체 건수를 넘어섰다. 통신사ㆍ카드사 등에서 수천만 건 규모의 대형 사고가 이어지며 정보주체의 불안이 커지고 있다. 이러한 상황에서 개인정보보호위원회와 한국인터넷진흥원은 공공기관의 개인정보 영향평가 수행 안내서(2025.10 개정)를 공개했다. 이번 개정의 핵심은 인공지능(AI) 평가 분야 및 항목 신설로, AI 시스템 학습ㆍ개발 단계와 운영ㆍ관리 단계에서 발생할 수 있는 개인정보 침해 요인을 분석하고 위험도를 산정하는 기준이 구체화됐다. 안내서는 대규모ㆍ민감 정보 처리 사업에서 사전에 영향평가를 실시하고, 기술적 보호 조치와 대체 수단을 마련할 것을 강조한다. 한편 개인정보보호위원회는 별도의 합성데이터 생성ㆍ활용 안내서를 통해 실제 데이터를 직접 사용하지 않고도 통계적 특성과 구조를 재현하는 합성데이터가 개인정보 유출 위험을 최소화하면서 데이터 분석ㆍ인공지능 학습ㆍ정책 연구를 가능하게 하는 수단임을 제시하고 있다. 큐빅의 DTS는 이러한 정책 흐름에 맞춰 설계됐다. DTS는 공공ㆍ금융기관이 영향평가 과정에서 식별된 고위험 처리 영역을 합성데이터로 대체해 위험도를 구조적으로 낮출 수 있도록 지원한다. 원본 데이터는 기관 내부망에 그대로 두고 통계적 패턴만 학습해 새로운 데이터를 생성하는 원본 비접근(Non-Access) 구조와 차등 정보보호(Differential Privacy) 기술을 결합해 데이터 3법ㆍ개인정보보호법ㆍGDPR 수준의 규제를 충족하면서도 분석ㆍAI 활용이 가능한 AI-Ready 데이터셋을 제공한다. DTS는 표, 텍스트, 이미지, 시계열 등 다양한 형식의 데이터를 합성하고, 합성 후에는 통계적 유사도ㆍ머신러닝 성능ㆍ재식별 위험도를 함께 측정하는 합성데이터 검증 리포트(SynData Report)를 자동으로 생성한다. 이를 통해 기관은 영향평가 보고서에서 요구하는 안전성 및 유용성 검증 근거를 수치와 지표로 제시할 수 있다. 배호 큐빅 대표는 “최근 대형 개인정보 유출 사고가 반복되면서 영향평가만으로는 위험을 서류상으로 관리하는 데 그친다는 우려가 커지고 있다”며 “DTS는 민감한 원본을 직접 쓰지 않고도 정책ㆍ연구ㆍAI 학습에 활용할 수 있는 AI-Ready 합성데이터를 만들고 검증 결과를 영향평가에 바로 첨부할 수 있게 해 공공기관이 규제 준수와 디지털 전환을 동시에 달성하도록 돕는 인프라”라고 밝혔다. 큐빅은 앞으로 공공기관의 개인정보 영향평가 컨설팅, 공공데이터포털 AI-Ready 데이터셋 구축, 부처ㆍ지자체 간 합성데이터 결합 분석 시범 사업 등을 확대해 영향평가 제도와 연계된 합성데이터 활용 모델을 단계적으로 선보일 계획이다.

서울 금천구는 행정안전부가 주관하는 ‘2025년 공공데이터 품질인증’에서 최우수 등급을 전국 지방자치단체 최초로 획득했다고 23일 밝혔다. 금천구는 “최우수(ALL) 등급은 보유한 정보시스템(DB)이 모두 최고 수준의 품질을 충족했다는 의미”라며 “이번 성과는 기초·광역 지자체 전체를 통틀어 전례가 없는 사례”라고 강조했다. 행안부는 2022년부터 공공기관이 보유·관리하는 데이터 품질을 높이기 위해 품질인증 제도를 운영하고 있다. 품질 인증은 ▲ 공공데티어 관리 체계 ▲ 공공데이터 값 관리 ▲ 공공데이터 개방·활용 등 3개 영역을 대상으로 심사한다. 금천구는 축적된 고품질 데이터를 바탕으로 ▲ 행정 수요 예측 ▲ 위험 조기 탐지 ▲ 정책 효과 분석 고도화 등 데이터 활용 행정을 발전시키겠다는 구상이다. 또한 구민을 위한 맞춤형 행정 서비스를 확장해 나갈 계획이다. 유성훈 구청장은 “인공지능(AI)을 효율적으로 활용하기 위해서는 그 원료가 되는 데이터의 품질관리가 필수적”이라며 “이번 인증을 계기로 고품질 데이터를 기반으로 한 과학적이고 합리적인 행정을 통해 구민에게 실질적인 도움이 되는 정책을 추진하겠다”고 말했다.

‘점프 프렌즈’ 서비스 대상, 14~39세에서 14세 이상 확대 수원특례시가 생성형 인공지능(AI) 기반 공감대화 서비스 ‘JUMP FRIENDS’(점프 프렌즈)의 대상을 고립·은둔 위기 중장년층까지 확대했다고 23일 밝혔다. 전국 지자체에서 처음으로 도입한 JUMP FRIENDS(www.jumpfriends.org)는 생성형 AI를 활용해 고위험 고립 위기 청(소)년에게 대화와 유사하게 느껴지는 공감상담 서비스를 24시간 제공하는 서비스로, 지난 3월 시작됐다. 그동안 14~39세 이하 청(소)년에게 서비스를 제공했는데, 22일 저녁부터 서비스 대상을 14세 이상으로 확대했다. 고립·은둔 위기를 겪는 14세 이상 시민은 누구나 24시간 점프 프렌즈 AI 공감대화 서비스를 이용할 수 있다. 점프 프렌즈는 대면 접촉을 어려워하는 이들에게 비대면 방식으로 접근해 온오프라인 심리 상담 서비스를 제공한다. 대화 내용과 패턴을 분석해 외로움·불안·우울감 등 정서적 위험 신호를 조기에 감지하고, 고립·은둔 위기 이용자를 선별한다. 선별 결과에 따라 수원시청소년청년재단 등에서 운영 중인 전문 심리상담(대면·전화·온라인 등)을 안내·연계한다. 14~39세 청(소)년은 기존과 같이 점프 프렌즈에서 전문 심리 상담을 신청할 수 있으며, 40세 이상은 자녀에 대한 상담을 신청할 수 있다. 이재준 수원시장은 “사회적 고립·은둔을 전 생애적 문제로 보고, 중장년층 이상에 대한 상담 서비스 지원의 필요성이 크다고 판단해 대상을 확대했다”며 “점프 프렌즈가 시민들이 언제든 함께할 수 있는 온라인 대화 친구가 되길 바란다”고 말했다.

이상일 시장 “주요 간선도로 중심으로 단계적 ITS 구축하겠다” 용인특례시는 ‘2025년 용인시 지능형교통체계(ITS) 구축 사업’ 준공으로, 국도 제43호선 상 주요 교차로 8곳에 ‘스마트 교차로’를 적용한다고 23일 밝혔다. ‘스마트 교차로’는 교차로에 설치한 영상·교통 검지 장비 등으로 교통량, 속도, 점유율, 대기 행렬 길이 등을 실시간으로 수집하고 인공지능(AI)를 활용해 신호를 운영하는 ITS다. 적용 구간은 광교 중앙로삼거리부터 죽전삼거리까지 4.8㎞다. 앞서 시는 용인의 동서축을 연결하는 주요 간선도로인 국도 43호선 일대의 교통사고 예방과 상습 정체를 해소하고자 해당 구간에 ITS 구축 사업을 추진해 왔다. 국도 43호선은 주거 지역이 밀집해 있고, 출퇴근 시간대 차량 통행량이 집중돼 교차로 정체 등으로 교통사고 발생 위험이 컸다. 이에 용인시는 사업 대상지를 선정했으며, 현장 여건 등을 종합적으로 검토한 뒤 관계기관과 협의를 거쳐 단계적으로 신호 운영에 반영할 예정이다. 이상일 시장은 “AI 기반 분석을 활용한 스마트 교차로를 통해 교차로 운영을 더욱 과학적으로 개선해 맞춤형 신호 운영을 통해 교차로 통행 효율 향상과 교통사고 감소 효과를 기대한다”며 “주요 간선도로를 중심으로 단계적으로 ITS를 구축해 나가겠다”라고 말했다.

경기도의회 교육기획위원회 김선희 의원(국민의힘, 용인7)은 2025년 12월 22일, 경기도보건의료발전위원회 ‘경기도 보건의료 Plan2030 공청회’에 토론자로 참여했다. 김 의원은 다섯 번째 토론자로 토론을 시작하며 경기도 보건발전위원회의 2030년까지의 보건의료 계획을 준비하느라 애써 준 발표자에게 감사를 전했다. 이어서 그는 보건의료 발전을 위한 구조적인 문제점으로 경기도 보건의료 현황에서 재정 계획의 불명확성과 지역 간 의료 불균형이 있음을 지적하며 “보건의료를 위한 총사업비 규모를 제시하고 중앙·광역·기초 재정 분담 비율을 제대로 나누어 수립해야 할 것이다”라고 주장했다. 그는 “경기도의 북부 지역과 남부 지역의 의료 혜택 격차가 크므로, 경기도의 믿음직한 공공보건의료 구축을 위해서는 지역별 맞춤 전략이 필요하다”고 강조하며 대도시형, 중소도시형, 농촌·취약지형 등으로 나눠 지역 유형별 차별화 전략도 필요하다고 밝혔다. 또한 김 의원은 인공지능(AI) 기술이 나날이 발전함에 따라 스마트한 변화에도 잘 맞춰나가야 한다고 설명하며 “정책의 성과를 높이기 위해 적정한 보건의료 인력 수급 계획을 짜임새 있게 세워서 인력 확보 노력에 힘써 달라”고 주문했다. 김 의원은 추가 제안으로 단기 과제, 위험 관리 계획, 모니터링 체계, 도민 소통 전략 등을 제시하며 공청회의 대응 전략으로 “모든 것이 실현 가능한지에 대한 고민도 필요할 것”이라고 말했다. 그는 우선순위·단계별 계획, 재정 계획의 구체화, 지역별 로드맵, 인력 수급 계획, 민간 병원과의 협력 방안 명확화 등 구체적인 사항을 정리하여 제시했다. 김 의원은 마무리 발언으로 “무엇보다 중요한 것은 도민과의 소통”이라고 강조하며, “도민의 건강, 흔들림 없이 지킵니다!”라는 슬로건을 되뇌었다. 그는 앞으로도 경기도 보건의료 발전을 위한 적극적인 의정 활동을 펼치겠다고 약속했다. 이후 투표 결과 경기도 보건의료 Plan 2030 미션(안)은 [경기도민 모두의 건강한 미래]로 선정됐다.

에너지 절감과 환경 개선을 동시에 실현하는 차세대 나노촉매 솔루션 산업 현장에서 유해가스를 제거하기 위해선 고온의 열과 막대한 에너지가 필요하다는 것이 상식이었다. 그러나 퀀텀캣(QuantumCat Co., Ltd.)은 이 상식을 뒤집었다. 2019년 설립된 이 클린테크 스타트업은 기존 대비 현저히 낮은 온도에서 작동하는 고성능 나노구조 촉매 기술을 개발하며 배출가스 저감과 악취 제거, 실내 공기질 개선, 산업 안전 분야에서 새로운 표준을 제시하고 있다. KAIST 출신 연구진으로 구성된 R&D 팀은 45건 이상의 국내외 특허를 확보하고 있으며, 151억 원 규모의 시리즈 B 투자 유치를 통해 기술의 상업화 가능성을 입증했다. 특히 퀀텀캣은 중소벤처기업부가 주관하는 초격차 스타트업 1000+ 프로젝트 참여 기업으로 선정되어 국가 차원의 전략적 지원을 받고 있다. 퀀텀캣의 핵심 경쟁력은 일산화탄소, 휘발성유기화합물, 악취물질, 반도체 온실가스 등을 기존 방식보다 훨씬 낮은 온도에서 효율적으로 산화 및 분해하는 나노구조 촉매 플랫폼이다. 에너지 사용량을 대폭 절감하면서도 높은 처리 효율을 유지할 수 있어 반도체 제조, 가전제품, 산업 안전 장비 등 에너지 비용과 환경 규제가 핵심 과제인 산업 분야에서 실질적인 대안으로 부상하고 있다. 촉매 온도를 낮춘다는 것은 단순히 에너지를 아끼는 것을 넘어 설비 수명 연장과 유지보수 비용 절감, 안전성 향상 등 복합적인 가치를 창출한다는 점에서 산업계의 주목을 받고 있다. 이러한 기술력을 바탕으로 퀀텀캣은 GoldCat, OC-Cat, FluoCat이라는 세 가지 핵심 제품군을 통해 각기 다른 산업 분야의 문제를 해결하고 있다. 각 제품은 특정 응용 분야에 최적화된 촉매 설계와 공정 기술을 결합해 개발되었으며 실제 산업 현장에서의 파일럿 테스트를 통해 성능과 그 신뢰성을 검증받고 있다. 먼저 GoldCat은 상온에서 작동하는 금 기반 일산화탄소 제거 촉매로 별도의 가열 장치 없이도 일산화탄소를 신속하게 산화시키는 것이 특징이다. 배터리 기반 또는 저전력 환경에 최적화된 이 기술은 휴대용 안전 장비, 산업 현장의 일산화탄소 저감 시스템, 자동차 및 레이싱 환경 등에 적용되고 있다. 특히 광산, 지하 작업장, 밀폐 공간 등 일산화탄소 중독 위험이 높은 환경에서 실시간 안전 솔루션으로 활용되며, 작업자 보호와 산업 안전 강화에 기여하고 있다. GoldCat의 강점은 전력 소비 없이 상온에서 작동한다는 점으로 기존 촉매 방식으로는 불가능했던 휴대형 장비 적용을 가능하게 만들었다. OC-Cat은 악취와 휘발성유기화합물을 흡착 후 촉매적으로 분해하는 이중 메커니즘을 갖춘 광촉매 기반 소재다. 암모니아, 황화수소 같은 생활악취부터 톨루엔, 포름알데히드 같은 실내 오염물질까지 폭넓게 처리할 수 있어 활용 범위가 넓다. 이 기술은 냉장고 및 공기청정기 등 가전제품에 적용되어 실내 공기질 개선에 기여하고 있으며 공공화장실 악취 제거 시스템과 산업용 냄새 처리 설비에도 도입되고 있다. 글로벌 가전기업들과의 협업을 통해 OC-Cat은 소비자가 직접 체감할 수 있는 공기질 개선 솔루션으로서의 가능성을 입증하고 있으며 B2C 시장 진입을 위한 토대를 마련하고 있다. FluoCat은 반도체 공정에서 발생하는 과불화탄소를 기존 대비 훨씬 낮은 온도인 650~750°C에서 분해하는 차세대 촉매다. 기존 플라즈마 스크러버 대비 에너지 사용량을 70% 이상 절감하며, 반응 부산물과 장비 오염을 줄여 FAB 운영 비용 절감에 직접적으로 기여한다. 반도체 산업의 온실가스 감축 의무가 강화되는 가운데 FluoCat은 환경 규제 대응과 경제성을 동시에 해결하는 솔루션으로 주목받고 있다. 유수의 반도체 공정 업체와의 파일럿 테스트를 통해 실제 생산 환경에서의 효과가 검증되면서 업계 표준 기술로 자리 잡을 가능성을 보여주고 있다. 퀀텀캣은 현재 반도체 공정 업체, 글로벌 가전기업, 산업 안전 분야 기관들과 파일럿 테스트 및 협업을 진행하며 기술 신뢰성을 확보하고 있다. 실제 산업 현장에서의 검증을 통해 제품 성능과 안정성이 입증되면서 B2B 시장에서의 입지가 빠르게 확대되고 있다. 이러한 협업 과정에서 축적된 데이터와 노하우는 제품 개선과 신규 응용 분야 발굴의 토대가 되고 있으며, 글로벌 파트너십 구축의 기반으로 작용하고 있다. 2026년에는 세 번째 CES 참가를 앞두고 있다. 연속적인 CES 참가는 퀀텀캣의 기술력이 글로벌 무대에서 지속적으로 인정받고 있음을 보여주는 지표다. 이를 통해 미국 및 유럽 시장의 파트너십을 강화하고 신규 고객사 발굴을 가속화할 계획이다. 특히 북미와 유럽 지역의 환경 규제 강화 추세에 맞춰 에너지 절감형 촉매 기술에 대한 수요가 증가하고 있어, 해외 시장 진출에 유리한 환경이 조성되고 있다. 앞으로 퀀텀캣은 촉매 생산 규모 확대, 해외 시장 진출 강화, OC-Cat 기반 B2C 완제품 출시 등을 통해 사업 영역을 다각화할 예정이다. 특히 가전제품 시장에서는 소비자가 직접 체감할 수 있는 공기질 개선 제품을 선보이며 B2C 시장 진입을 본격화할 계획이다. 이는 기존 B2B 중심 사업 모델에서 벗어나 일반 소비자 시장까지 영향력을 확대하려는 전략적 움직임으로 퀀텀캣의 기술이 산업 현장을 넘어 일상생활 속으로 확산되는 계기가 될 것으로 기대된다. 퀀텀캣의 비전은 명확하다. 에너지 절감형 촉매 솔루션을 통해 배출가스 제어 및 공기질 개선 시장의 패러다임을 전환하는 것이다. 기존 고온 촉매 방식이 가진 에너지 비효율성과 높은 운영 비용 문제를 해결하며 환경 보호와 경제성을 동시에 추구하는 지속 가능한 기술 기업으로 자리매김하고 있다. KAIST 기술력과 산업 현장 검증 데이터, 초격차 프로젝트를 통한 국가 지원과 글로벌 네트워크를 기반으로 퀀텀캣은 차세대 촉매 기술을 선도하는 한국 스타트업으로서 국내외 시장에서 존재감을 확대해 나가고 있다. 반도체, 가전, 안전, 산업용 악취 처리 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 창출하며, 클린테크 산업의 새로운 가능성을 열어가고 있다.

에스원이 삼성전자와 함께 택배 분실 감지부터 방문자 확인, 긴급 출동까지 지원하는 지능형 주거 보안 상품 ‘삼성 AI 도어캠’을 출시했다고 22일 밝혔다. 에스원은 “삼성 AI 도어캠은 에스원의 출동 인프라와 인공지능(AI) 영상 분석 기술, 삼성전자의 ‘스마트싱스’ 플랫폼이 결합된 지능형 홈 보안 상품”이라며 “40여년간 축적된 에스원의 보안 운영 노하우와 삼성전자의 사물인터넷(IoT) 기술력이 만나 주거 공간의 안전을 한층 강화할 전망”이라고 소개했다. 삼성 AI 도어캠은 상·하 듀얼카메라 구조로 상단 카메라는 방문자 얼굴을, 하단 카메라는 바닥에 놓인 택배를 각각 촬영해 택배 도난이나 분실에 대비할 수 있다. 하단 카메라로 촬영된 이미지는 AI로 분석해 택배물의 도착과 위치 이동 알림을 사용자에게 전달한다. 삼성전자의 스마트홈 플랫폼인 ‘스마트싱스’와도 연동돼, 도어캠으로 촬영된 영상을 앱을 통해 볼 수 있다. 삼성 스마트TV와 비스포크 AI 패밀리허브 냉장고 등 가전제품과 연동돼 요리, 세탁 등 집안일을 하다가도 방문자가 벨을 누르면 실시간 확인이 가능하다. 이용자가 별도 서비스 신청을 하면 위급상황 때 전국 100여개의 에스원 출동 인프라에서 즉각 현장 대응에 나서도록 할 수 있다. 또 삼성전자의 보안 기준을 통과해 국내에서 제조된 기기인 만큼 해킹이나 영상 유출의 위험이 적고 프라이버시 마스킹 기능을 탑재해 이웃 현관문이나 공용 공간 등을 수동으로 가릴 수 있다. 에스원 관계자는 “글로벌 기업 삼성전자와 협업을 통해 보안 서비스가 TV, 냉장고 등 일상 속 가전기기와 자연스럽게 연결되는 사용 환경을 구현했다”며 “보안이 생활 전반에 자연스럽게 녹아드는 시대를 만들어가겠다”고 말했다.